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Enregistrement W4416951889 · doi:10.54254/2755-2721/2026.ka30152

Impact of Climate Change on Agriculture and Countermeasures

2025· article· W4416951889 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAgricultureSustainabilityPolitical economy of climate changeFood securityDiversification (marketing strategy)Agricultural diversificationAgricultural productivityFood systems

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of climate change globally, particularly on the agriculture sector, is becoming harder to ignore. Changes to the means of food production due to climate change may risk the wellbeing of crops and livestock, jeopardize the sustainability of certain farming practices, and threaten food production in Sub-Saharan Africa and South Asia. While some of the literature documents these challenges, the unique contribution of this essay is to document the diverse and multifactor challenges posed by climate change on food production. Such an analysis, based on peer-reviewed literature, must consider the crop and livestock responses to climate change, the challenges posed by declining the quality of water and soil, and the socioeconomic impacts on farmers. Such an analysis must also address the proposed and implemented adaptive and mitigative measures on climate change, including crop diversification and the adoption of water and soil conservation practices of agroecology, and the advocated policy measures. By addressing these issues, this essay hopes to demonstrate the complementary role of scientific research and local practices, policy, and climate agriculture. Knowing the relationship between climate and agriculture is necessary to achieve the goals of food sustainability, development, and environmental resilience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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